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内容算法：把内容变成价值的效率系统 [:1704849734]
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内容算法：把内容变成价值的效率系统 自媒体的数据分析
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“If you can’t measure it, you can’t improve it.”
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“如果你不能量化一件事物，就无法改进它。”这是一句在增长黑客圈非常有名的格言，套用自管理学大师德鲁克的名言“You can’t manage what you can’t measure”（你不能管理无法量化的事物）。我们在开展业务的过程中，需要首先对业务进行量化（指标化）处理，只有可量化的业务才可以被更好地分析和改进，不会深陷“我觉的做得好，老板觉得还不够，大家觉得还不错”这样表述模糊不清的泥沼当中。
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这一章会聚焦自媒体应该如何分析内容传播和粉丝增长过程。我希望能够有一种途径可以量化一篇内容在不同平台的分发和受众反馈情况，用数据更好地辅助创作者稳定持续地产出80分以上的作品，在各个平台获得稳定的流量。
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鉴于我在自媒体和今日头条的工作经验，我会分别以微信公众号和头条号为例进行说明。
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他山之石：BuzzFeed简介
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“他山之石，可以攻玉。”数据分析辅助内容创作在国外最典型的样本非BuzzFeed（一家美国新闻聚会网站）莫属了。
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员工总数逾千人，拥有全球新闻团队、自己的视频制作工作室、尖端数据运算中心和内部创意广告机构，每月全网超过50亿次阅读——这就是BuzzFeed，怎么看都是一个庞大的媒体集团。
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然而，当我们深入了解BuzzFeed的工作流程后就会发现，与其说它是一家媒体公司，不如说它是一家科技公司。“数据驱动内容创作”，是BuzzFeed给自己贴上的标签。
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在这家公司的内容创作和分发过程中，反馈闭环（Feedback Loop）是出现频次最高的术语：将市场环境和读者反馈数据尽可能地量化和结构化，以及时反馈给运营人员、内容编辑，从而构成一个辅助创作的闭环。
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数据收集与处理
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由于很早就树立了“将内容分发到用户常驻的平台，而非吸引用户到自己的平台看内容”的思路，YouTube、脸谱网，推特、Vine（一款视频分享移动应用）等一众平台都成了BuzzFeed的战场。为了更好地理解用户反馈，BuzzFeed追踪收集并汇总了各个平台上的阅读传播和互动数据。比起阅读量、分享量这些结果指标，其更关心内容分发和传播的过程。
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以图10–1为例：如果只看终态数据，那么报表展示给你的无非是一篇内容从不同的平台渠道上获取了多少流量而已（如图10–1左）。但是深究下来，这些流量是如何而来的呢？是通过脸谱网或推特上的分享，还是通过电子邮件的传播？哪些节点带来了更大的辐射量和扩散量？只有深入分析传播路径，才能给出这些问题的答案（如图10–1右）。
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图10–1 数据收集与处理示意图
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不止于结果，BuzzFeed开始探究一篇内容的传播轨迹，开发了一套名为POUND（Process for Optimizing and Understanding Network Diffusion，网络传播优化及理解流程）的系统，通过给同一页面的不同分享追加不同参数的方式，来追溯内容在网络上的传播过程。
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通过这套系统，人们意识到：传播并不是一棵简单的传播树，而是一片密集的传播森林。每一次分享都构成了一棵新树，如果一个人的社交好友很多，那么这个节点的一度关系触达就会很广。如果内容的质量一般，没有引发进一步的传播，那么就会止步为一棵低矮的树；如果内容引发了大量传播，就会变为一棵繁茂的大树。
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因为社交传播对内容的影响力贡献巨大，BuzzFeed在衡量内容价值时，会更看重社交分享所带来的阅读量，并以病毒传播提升系数（Viral Lift）指标来衡量这一过程。
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对粉丝已经超过百万、内容阅读量篇篇超过10万次的自媒体大号来说，这一衡量指标的制定不难理解：如果一篇内容的阅读构成主要来自自己的粉丝，那么就意味着粉丝们更有可能是基于惯性打开的，但是由于内容并没有触及他们的兴奋点、没能引发认同，从而失去了进一步扩散传播的可能，也失去了触达更多潜在粉丝的机会。
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图10–2 BuzzFeed POUND系统截图
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对BuzzFeed而言，在总阅读量相近的情况下，一篇病毒传播提升系数更高的内容，因为收获了更多的社交传播而变得更有价值。有了技术追溯的支持，内容团队才能够总结出不同平台上的内容偏好和病毒传播模式。
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人们往往会夸大BuzzFeed的“内容三扳斧”——清单体、短视频和小测验，却忽视了在这些内容背后更深层次的数据支持。
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降低数据使用门槛